비전공자가 듣기에 정말 좋은 강의 같습니다. 강사님도 강의 잘 해주시는 것 같고 도움되었습니다.
전공자도 얻어갈게 많은 수업입니다! 강의 제목이 비전공자도 쉽게 배우는~ 이라 너무 쉽지는 않을까 걱정했는데 실습도 수준별로 구분해주시고 다양한 금융데이터를 다룰수 있어서 유익했어요~~
인공지능과 데이터 분석에 대한 기초를 쌓을 수 있어서 좋았고 핀테크와 관련된 다양한 개념도 확실히 정립할 수 있었던 좋은 강의라고 생각합니다.
1)핀테크, 인공지능모델링의 기초부터 실전까지 탄탄히 배우고 싶은 비전공자
2)핀테크, 인공지능모델링 관련 분야로 취직, 이직을 목표하는 취업준비생 및 커리어 전환자1)핀테크, 인공지능, 빅데이터의 기본개념에 대해 설명할 수 있다.
2)인공지능의 핵심개념인 머신러닝과 딥러닝을 이해하고, 개발 환경을 구축할 수 있다.*강사명 : 이성만
*現) 서울사이버대학교 빅데이터.정보호학과 특임교수
*前) KDB생명 시스템지원팀(신용평가시스템 설계, 계약심사 관리)
*前) 아시아나IDT 금융운영팀
차시 | 내용 |
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1차시 | OT(오리엔테이션) |
2차시 | 핀테크와 인공지능 |
3차시 | 빅데이터와 인공지능 |
4차시 | 인공지능 이해 - 정의, 모델링 |
5차시 | 인공지능 핵심개념 - 머신러닝 |
6차시 | 인공지능 핵심개념 - 딥러닝 |
7차시 | 인공지능 핵심개념 - 기초 데이터 분석 |
8차시 | 인공지능 개발 환경 구축 |
9차시 | ★실습준비★ 파이썬 기초 프로그래밍 ① |
10차시 | ★실습준비★ 파이썬 기초 프로그래밍 ② |
11차시 | ★실습준비★ 파이썬 기초 프로그래밍 ③ |
12차시 | ★실습과제 1★ 주택가격 예측 |
13차시 | ★실습과제 2★ 카드거래이상탐지 |
14차시 | 데이터 수집과 전처리 |
15차시 | 데이터 유형별 전처리(정형) |
16차시 | 데이터 유형별 전처리(시계열) |
17차시 | 데이터 유형별 전처리(이미지) |
18차시 | ★실습과제 3★ 웹크롤링과 스크래핑 |
19차시 | 금융상품 추천 |
20차시 | 보험가입심사(언더라이팅) |
21차시 | 신용평가 |
22차시 | ★실습과제 4★ 금융상품추천 / 신용평가모형 |
23차시 | ★최종 실습과제 안내★ |
수료기준 | ||||
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총 진도율 | 중간평가 | 최종평가 | 과제 | |
80% 이상 | - | - | 평가비율 100% 반영 | |
반영된 평가 합산 0점 이상 |